Doanh nhân từ trang trại: Sau khi chế tạo ô tô bay, lại đặt cược vào đường đua robot và tạo ra gã khổng lồ 390 tỷ USD

marsbitОпубликовано 2026-05-20Обновлено 2026-05-20

Введение

Tác giả: Zen, PANews Công ty robot hình người Figure AI mới đây đã tổ chức thách thức phân loại bưu kiện "Con người vs Robot", thu hút sự chú ý toàn cầu. Đằng sau công ty này là doanh nhân kỳ cựu Brett Adcock. Xuất thân từ một trang trại ngô và đậu tương ở Illinois, Adcock đã sáng lập nền tảng tuyển dụng Vettery và bán nó với giá 110 triệu USD vào năm 2018. Sau đó, ông đồng sáng lập Archer Aviation, một công ty máy bay cất hạ cánh thẳng đứng chạy điện (eVTOL), và đưa công ty này lên sàn chứng khoán vào năm 2021. Năm 2022, Adcock thành lập Figure AI, đặt mục tiêu phát triển robot hình người đa năng có thể hoạt động trong môi trường của con người. Công ty nhanh chóng thu hút các khoản đầu tư lớn từ những tên tuổi như NVIDIA, Intel Capital, và đạt định giá 390 tỷ USD. Tuy nhiên, công ty cũng đối mặt với những chất vấn về định giá cao, lộ trình thương mại hóa và việc chấm dứt hợp tác với OpenAI. Phong cách khởi nghiệp của Adcock là chọn những thị trường rộng lớn, kém hiệu quả và đang ở bước ngoặt công nghệ, sau đó sử dụng vốn, đội ngũ kỹ thuật và một tầm nhìn táo bạo để thúc đẩy. Từ phần mềm, đến hàng không, và giờ là robot AI, ông liên tục hướng tới những vấn đề phức tạp và đầy tham vọng hơn. Dù Figure AI còn nhiều thách thức phía trước, Adcock đã khẳng định vị trí của mình trong làn sóng robot AI.

Tác giả: Zen, PANews

Công ty robot hình người Figure AI gần đây đã phát động một thử thách phân loại bưu kiện "Con người vs Robot", thu hút sự chú ý trên toàn cầu. Trong cuộc thi mà con người chiến thắng sít sao này, nhiều người đã tổng kết rằng "con người thắng hiện tại, thua tương lai". Nhận định này không phải không có cơ sở, bởi trước khi cuộc thi bắt đầu, Figure đã bắt đầu phát trực tiếp robot phân loại, và đến nay đã phát trực tiếp liên tục 7 ngày. Về khả năng làm việc không mệt mỏi và liên tục, robot vượt xa con người.

Cuộc thi phân loại phát trực tiếp này, cùng với đoạn phim quảng cáo quan trọng về robot gia đình được phát hành trước đó, cũng khiến Figure bị gán mác là thích làm màu. Nhưng không nghi ngờ gì, Figure AI đang trở thành một trong những công ty robot hình người được quan tâm nhất tại Thung lũng Silicon. Công ty mới thành lập ba năm này, sau đợt gọi vốn mới nhất, định giá đã tăng vọt lên 390 tỷ USD, với sự tham gia của các công ty và quỹ đầu tư hàng đầu như NVIDIA, Intel Capital, Salesforce, LG, Qualcomm.

Và đứng sau công ty này là doanh nhân liên tiếp Brett Adcock, xuất thân từ trang trại. Trước khi thành lập Figure, anh đã có hai lần khởi nghiệp hoàn toàn khác nhau: đầu tiên là xây dựng nền tảng tuyển dụng Vettery và bán nó với giá 110 triệu USD cho tập đoàn Adecco vào năm 2018; sau đó đồng sáng lập công ty máy bay cất hạ cánh thẳng đứng bằng điện (eVTOL) Archer Aviation và đưa công ty này lên sàn NYSE vào năm 2021.

Brett Adcock không phải là người sáng lập gắn bó lâu dài trong một ngành, mà liên tục bước vào những lĩnh vực phức tạp hơn, nặng tài sản hơn và cũng khó xác minh hơn. Và Figure là ván cược được chú ý nhất của anh cho đến nay, đồng thời đưa anh vào trung tâm của làn sóng AI robot.

Xoay quanh công ty này, vừa có những tưởng tượng lớn lao về lực lượng lao động robot phổ thông, vừa có những nghi ngờ về định giá quá cao, thương mại hóa vẫn còn sớm, rủi ro an toàn và lộ trình công nghệ. Để hiểu Figure, trước tiên cần hiểu người sáng lập này đã từng bước đi đến ngày hôm nay như thế nào.

Doanh nhân liên tiếp xuất thân từ trang trại ngô, đậu nành

Năm 1986, Brett Adcock sinh ra tại một trang trại trồng ngô và đậu nành ở miền trung Illinois. Lớn lên trong môi trường gia đình làm nông qua nhiều thế hệ này khiến Adcock đặc biệt coi trọng "làm thế nào để tạo ra giá trị cho thế giới từ con số không". Anh bắt đầu thành lập các công ty internet từ năm 16 tuổi, và khi tốt nghiệp trung học với danh hiệu thủ khoa, gia đình đã hiểu rõ rằng có lẽ anh nên rời khỏi trang trại, bước vào thế giới khởi nghiệp và kinh doanh.

Thời thơ ấu của Brett Adcock

Thời đại học, Adcock tiếp tục thử nghiệm tự phát triển nhiều loại phần mềm khác nhau, ban đầu thành lập trang web bán sản phẩm điện tử ngoài trời. Sau đó, anh tập trung năng lượng vào lĩnh vực tuyển dụng, phát triển trang web nội dung "Street of Walls" giúp người tìm việc chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn trong lĩnh vực tài chính, trang web tìm việc di động "Working App" và trang web phỏng vấn qua video. Những dự án này không thành công, giống như những thử nghiệm khởi nghiệp sớm chưa chín muồi.

Năm 2012, khi đang làm việc tại New York, Adcock một lần nữa tập trung chú ý vào thị trường tuyển dụng. Anh cùng Adam Goldstein đồng sáng lập Vettery. Ban đầu, Vettery là một nền tảng dành cho các công ty tuyển dụng bên thứ ba, nhưng mô hình này nhanh chóng bị chứng minh là thiếu tính cạnh tranh. Sau vài lần điều chỉnh, Adcock và nhóm quyết định thay đổi hướng đi, đặt người tìm việc và doanh nghiệp trực tiếp trên cùng một nền tảng, đồng thời nâng cao hiệu quả kết nối thông qua phần mềm và học máy.

Brett Adcock (phải 5) cùng đội ngũ

Sau khi nền tảng Vettery ra mắt, tăng trưởng bắt đầu tăng tốc. Adcock sau này nhớ lại rằng, số người dùng nền tảng đã tăng gấp đôi trong nhiều tuần liên tiếp. Đến năm 2017, số nhân viên của Vettery đã tăng lên 300 người, với khoảng 20.000 khách hàng, mỗi tháng thực hiện khoảng 30.000 cuộc phỏng vấn thông qua hệ thống này. Công ty này cũng thu hút sự chú ý của tập đoàn tuyển dụng lớn nhất thế giới Adecco Group và được tập đoàn này mua lại với giá 110 triệu USD vào năm 2018.

Giao dịch này cũng mang lại cho Adcock, người vừa bước qua tuổi 30, một tài sản cá nhân đáng kể. Anh bắt đầu tìm kiếm những vấn đề phức tạp hơn, chu kỳ dài hơn và cũng đòi hỏi nhiều vốn và năng lực kỹ thuật hơn, để làm việc trong lĩnh vực phần cứng và phát triển bền vững. Vì vậy, anh chuyển về phía Tây đến California, đến Thung lũng Silicon để tìm kiếm cơ hội tiếp theo.

Ba năm, biến công ty ô tô bay mới nổi thành công ty niêm yết

Adcock, người cố gắng giải quyết các vấn đề khó khăn hơn, không thể tiếp tục ném ra các ý tưởng lung tung như thời đại học và thử nghiệm với chi phí thấp. Sau nhiều cân nhắc, anh chọn tập trung vào việc giải quyết vấn đề giao thông bằng cách tiến vào không gian ba chiều. Adcock muốn thử làm ô tô bay như trong phim khoa học viễn tưởng, vì vậy máy bay cất hạ cánh thẳng đứng bằng điện (eVTOL) trở thành lựa chọn phù hợp nhất.

Năm 2018, Adcock và Adam Goldstein lại hợp tác, cùng nhau thành lập Archer Aviation. So với Vettery trước đây, Archer hoàn toàn là một thế giới khác. Nó cần một đội ngũ kỹ sư hàng đầu, nghiên cứu và phát triển phần cứng, chuỗi cung ứng, sản xuất kỹ thuật, chứng nhận hàng không, an toàn công cộng và sự kiên nhẫn lâu dài của thị trường vốn.

Việc thành lập Archer Aviation đằng sau cũng có một cơ hội rất tình cờ. Khi đó, đúng lúc gã khổng lông hàng không Pháp Airbus muốn chuyển toàn bộ hoạt động kinh doanh ô tô bay "Vahana" sang Pháp; việc hợp tác của công ty ô tô bay Kitty Hawk với Boeing dẫn đến cắt giảm chi phí, khiến một số thành viên trong đội kỹ thuật không hài lòng (Kitty Hawk sau đó giải thể vào năm 2022). Adcock nắm bắt cơ hội, thu hút một lượng lớn nhân sự từ hai dự án này, nhanh chóng thành lập một đội ngũ kỳ cựu.

Năm 2021, Adcock và đội ngũ của mình đã thực hiện chuyến bay đầu tiên thành công nguyên mẫu máy bay tự hành hai chỗ ngồi kích thước đầy đủ của Maker, hợp tác với tập đoàn ô tô khổng lồ Fiat Chrysler về chuỗi cung ứng, vật liệu composite tiên tiến cũng như kỹ thuật, thiết kế và sản xuất, đồng thời nhận được đơn hàng lớn trị giá 10 tỷ USD từ United Airlines của Mỹ. Cùng năm, Archer Aviation thông qua SPAC niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán New York, với định giá khoảng 2,7 tỷ USD. Hiện tại, vốn hóa thị trường của công ty này đạt 4,5 tỷ USD và cũng là một trong những danh mục đầu tư của quỹ Ark của bà Cathie Wood.

Brett Adcock khai trương tại NYSE

Mặc dù thời điểm tham gia thị trường khá muộn, nhưng sự trỗi dậy nhanh chóng của Archer Aviation vẫn khiến công ty này trở thành một đối thủ cạnh tranh chính trong ngành eVTOL mới nổi. Tháng 11 năm 2022, mẫu máy bay năm chỗ "Midnight" của Archer gây ấn tượng mạnh, sau khi nhận được chứng chỉ kiểu máy bay từ Cục Hàng không Liên bang Mỹ (FAA), nó sẽ trở thành sản phẩm taxi trên không đầu tiên của công ty.

Tuy nhiên, Adcock lại âm thầm rời đi không lâu sau khi công ty niêm yết. Tháng 4 năm 2022, Archer thông báo Adam Goldstein đảm nhận vị trí CEO duy nhất, Adcock không còn giữ chức đồng CEO nhưng vẫn ở lại ban giám đốc. Công ty lúc đó giải thích rằng, động thái này nhằm đơn giản hóa cấu trúc vận hành, thúc đẩy thử nghiệm bay, chứng nhận và thương mại hóa.

Nguyên nhân thực sự của việc rời đi có thể phức tạp hơn, và bên ngoài cũng không thể biết được. Nhìn vào biểu đồ cổ phiếu của công ty, lúc đó thực sự đang trong giai đoạn thấp sau khi niêm yết. Adcock sau đó từng cho biết, anh rời Archer vì có "sự không nhất quán" với ban giám đốc, đặc biệt là sau khi công ty bước vào thị trường công khai, những điều anh muốn làm khác với những điều đội ngũ muốn làm.

Có lẽ đối với anh, quản trị công ty niêm yết, lộ trình quản lý và nhịp độ thương mại hóa, có thể không còn phù hợp với một người sáng lập luôn muốn nhảy vào cuộc cách mạng công nghệ tiếp theo.

Điểm dừng khởi nghiệp? Adcock kế hoạch xây dựng Figure với tầm nhìn 30 năm

Sau khi rời Archer, Adcock nhanh chóng bước vào ván cược tiếp theo cũng mang tính khoa học viễn tưởng và hiện tại thậm chí còn lớn hơn. Năm 2022, anh thành lập Figure AI, tham gia vào lĩnh vực robot hình người phổ thông. Trong Master Plan của Figure, anh viết rằng mục tiêu của mình là xây dựng công ty này với tầm nhìn 30 năm, đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc "tối đa hóa tác động hữu ích đối với con người".

Về cấu trúc nhân sự, Adcock áp dụng chiến lược tương tự như khi thành lập Archer. Anh nhanh chóng thành lập một đội ngũ 60 người, thành viên chủ yếu đến từ các công ty và dự án nổi tiếng như Boston Dynamics, Tesla, dự án xe tự hành của Apple, Google DeepMind.

Cho AI một cơ thể, là đề bài mà Adcock đặt ra cho Figure. Figure không làm cánh tay robot công nghiệp, cũng không phải robot dịch vụ, mà là robot hình người phổ thông có thể đi vào môi trường của con người, sử dụng công cụ của con người và hoàn thành nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Adcock cho rằng, thế giới vốn được thiết kế cho cơ thể con người, nếu có thể chế tạo ra những robot tương tác với thế giới theo cách tương tự, thì có thể tự động hóa một lượng lớn công việc.

Đằng sau triết lý này là nhận định của Adcock về thị trường lao động. Trong Master Plan của Figure, anh viết rằng, Mỹ có hơn 10 triệu vị trí công việc "không an toàn hoặc không được ưa chuộng", dân số già hóa sẽ làm trầm trọng thêm khó khăn của doanh nghiệp trong việc mở rộng lực lượng lao động; nếu nền kinh tế vẫn muốn tăng trưởng, thì cần nhiều năng suất hơn, và do đó cần nhiều tự động hóa hơn. Vì vậy, Figure liệt kê các lĩnh vực sản xuất, hậu cần, kho bãi, bán lẻ và gia đình là những hướng đi dài hạn.

Khi định giá của Figure tăng lên, những nghi ngờ mà Adcock phải đối mặt cũng ngày càng tập trung. Loại nghi ngờ thứ nhất đến từ khoảng cách lớn giữa thương mại hóa và định giá. Về bản chất, thị trường mua vào là một kỳ vọng tương lai xa vời. Mặc dù Figure được thị trường săn đón với định giá gần 400 tỷ USD, nhưng quy mô doanh thu và khả năng sản xuất hàng loạt vẫn còn hạn chế, dự báo doanh thu trong tương lai của nó phụ thuộc rất nhiều vào việc có thể triển khai một số lượng lớn robot trước năm 2029 hay không.

Ngoài ra, việc Figure và OpenAI "chia tay" cũng được quan tâm và gây tranh cãi không kém. Năm 2024, Figure từng hợp tác với OpenAI để phát triển mô hình AI robot thế hệ tiếp theo và nhận được sự hỗ trợ đầu tư từ OpenAI, Microsoft, NVIDIA, Jeff Bezos,... Nhưng chưa đầy một năm sau, Adcock quyết định chấm dứt hợp tác, chuyển sang phát triển mô hình nội bộ.

Theo Business Insider, Adcock sau đó cho biết, OpenAI mang lại cho Figure rất ít giá trị ngoài thương hiệu, AI robot cần một lộ trình công nghệ khác với chatbot. Anh còn nói rằng, khi OpenAI nói sẽ tự làm robot hình người, anh cho rằng sự hợp tác đã kết thúc. Bài báo đồng thời đề cập, một nhân viên kỹ thuật của OpenAI đã chia sẻ đoạn trích liên quan và cho rằng tuyên bố của anh ta là "không chính xác".

"Ưa chuộng" vấn đề khó hơn và câu chuyện lớn hơn

Nhìn lại ba mạch chính khởi nghiệp của Adcock, Vettery, Archer và Figure bề ngoài không liên quan gì đến nhau, một là nền tảng tuyển dụng, một là ô tô bay, một là robot hình người. Nhưng thực tế, chúng chia sẻ cùng một triết lý khởi nghiệp: chọn một thị trường lớn, kém hiệu quả, và điểm ngoặt công nghệ đang xuất hiện, đồng thời thúc đẩy bằng vốn, đội ngũ kỹ thuật và câu chuyện tích cực.

Ở Vettery, anh đặt cược rằng học máy có thể nâng cao hiệu quả kết nối tuyển dụng; ở Archer, anh đặt cược rằng pin, động cơ và kỹ thuật hàng không có thể mở ra giao thông hàng không đô thị; ở Figure, anh đặt cược rằng mô hình AI, phần cứng robot và năng lực sản xuất có thể hợp nhất thành một loại hình lao động mới. Cách tư duy của Adcock không xuất phát từ một sản phẩm điểm đơn lẻ, mà suy ngược từ "thế giới tương lai nên vận hành như thế nào" để xác định nên thành lập công ty gì hiện tại.

Sự nghiệp của Brett Adcock giống như một đường cong liên tục tăng gánh nặng tài sản: từ nền tảng phần mềm đến thiết bị hàng không, rồi đến robot hình người. Anh không phải là chuyên gia công nghệ gắn bó hàng chục năm trong một lĩnh vực duy nhất, anh giống một "thợ săn khởi nghiệp" hơn, đánh hơi cơ hội, tổ chức nguồn lực, tuyển dụng đội ngũ và khuếch đại câu chuyện, rồi quay lưng rời đi.

Giờ đây, đứng dưới ánh đèn sân khấu của Figure AI, anh đối mặt với những nghi ngờ cũng lớn như những tràng pháo tay. Nhưng dù kết cục thế nào, anh đã ghi tên mình vào chương đầu tiên của lịch sử thương mại robot AI.

Похожее

After Tokenization of Assets, How to Exit?

Title: How to Exit After Asset Tokenization? Author: Symbiotic Compiled by: Hu Tao, ChainCatcher Summary: Tokenization addresses how assets go on-chain but largely leaves the redemption question unresolved. While tokenized assets can settle instantly, the underlying redemption for assets like treasuries, private credit, or real estate can take from T+1 to 180 days. This gap hinders DeFi adoption of Real World Assets (RWAs). Three emerging models aim to provide instant exit liquidity, differing primarily in their capital structure and efficiency: 1. **Balance Sheet Model (e.g., Grove Basin):** A single entity (like Sky) provides immediate liquidity from its balance sheet, acting as a bridge during the settlement period. It offers simplicity and deep initial liquidity but is constrained by a single entity's capacity and risk appetite. 2. **Asset-Specific Vault Model (e.g., Upshift Clear):** Independent liquidity providers fund dedicated vaults for each supported asset, earning fees. It decentralizes capital sources but isolates liquidity and capital per asset, leading to potential fragmentation. 3. **Shared Liquidity Layer Model (e.g., Symbiotic Liquid Lane):** A shared capital pool supports multiple RWA types simultaneously. Funds remain productive between redemptions (e.g., earning yield in lending markets). Exits are settled via a competitive RFQ market. This model aims for higher capital efficiency, scalability across assets, and serves longer-duration assets like private credit. Key differentiators are: 1) Source of capital and risk bearer, 2) Redemption pricing mechanism, 3) Capital efficiency, 4) Scalability to new asset types, and 5) Composability. The shared liquidity layer model represents a move from piecemeal solutions toward scalable infrastructure, enabling T+0 exits by pooling capital, maintaining yield, and using competitive pricing, thus enhancing RWA utility in DeFi.

marsbit8 мин. назад

After Tokenization of Assets, How to Exit?

marsbit8 мин. назад

After Tokenizing Assets, How to Exit?

After tokenization, a key unresolved issue is providing holders with a reliable exit mechanism, as underlying asset settlement (taking days to months) lags far behind on-chain token settlement. Three primary models for instant liquidity have emerged, differing in their capital structure and efficiency: 1. **Balance Sheet Model (e.g., Grove Basin):** A single, well-capitalized entity (like Sky) provides immediate liquidity from its own reserves. This offers simplicity and deep initial liquidity but is constrained by that single balance sheet's capacity and risk appetite, limiting scalability. 2. **Dedicated Vault Model (e.g., Upshift Clear):** Independent liquidity providers (LPs) fund separate vaults for each supported asset. This decentralizes capital sources but isolates liquidity and capital, which becomes inefficient as the number of tokenized assets grows. 3. **Shared Liquidity Layer Model (Symbiotic Liquid Lane):** Independent capital providers fund shared vaults that can support multiple tokenized assets simultaneously. Capital remains productive between redemptions (e.g., earning yield in DeFi markets). Exits are settled via a competitive RFQ market where market makers bid. The article argues that the shared layer model offers superior capital efficiency and scalability. It transforms exit liquidity from an asset-specific patch into shared market infrastructure, allowing liquidity capacity to grow with overall market participation rather than being fragmented per asset. This is particularly valuable for longer-duration assets like private credit, where reliable T+0 exits can significantly enhance their utility in DeFi.

链捕手22 мин. назад

After Tokenizing Assets, How to Exit?

链捕手22 мин. назад

Anthropic's Triple Moment: Code Leak, Government Confrontation, and Weaponization

This article analyzes Anthropic's recent conflicts and strategic moves following the U.S. government's emergency halt of its new Fable model, citing national security concerns over potential "jailbreaks." The author argues this incident reveals deeper tensions between AI labs, governments, and the software industry. While critics view Anthropic's safety-focused rhetoric as marketing fear, the author suggests it serves as a commercial moat masking the company's core economic imperative: moving closer to end-users and their valuable data to avoid being commoditized. The piece outlines a coming clash between frontier AI labs like Anthropic and established software companies. Labs need real-world usage data for model improvement via reinforcement learning, creating a cycle where better products attract more users and more data. This threatens software firms who, as Microsoft's Satya Nadella warns, risk having their value captured by a few dominant models. Anthropic's controversial policy changes—initially secretly degrading Fable's performance for LLM development and expanding data retention—are framed as assertions of control, justified by its safety narrative. The company's foundational belief that it alone is sufficiently concerned about superintelligent AI dangers legitimizes its actions, from resisting government demands to shaping usage policies. The author concludes that this alignment of mission, talent, and business strategy is powerful but concerning, as it concentrates immense potential power in the hands of those convinced of their own righteous understanding.

marsbit32 мин. назад

Anthropic's Triple Moment: Code Leak, Government Confrontation, and Weaponization

marsbit32 мин. назад

Xpeng and NIO Compete on Computing Power, Li Auto Shifts Architecture

On June 15, 2026, Li Auto unveiled details of its self-developed chip, Mahe M100, for its new L9 Livis model. CTO Xie Yan stated the goal was not just a faster chip, but a fundamentally different one, targeting the chip architecture itself. While competitors like NIO, Xpeng, and Huawei highlight TOPS (computing power) figures for their self-developed chips, Li Auto’s Mahe M100 focuses on redesigning the underlying architecture. It employs a "dynamic data flow architecture" to address memory bandwidth bottlenecks in large model inference, claiming up to 3x the effective computing power of Nvidia's Thor U for its specific workloads and a 40% reduction in latency. The chip's design was peer-reviewed and accepted at ISCA 2026. However, this performance is highly optimized for Li Auto's own VLA2.1 algorithm, meaning it may not generalize as well to other tasks. Li Auto aims to achieve full-stack in-house development with Mahe M100, covering chip, compiler, OS, AI algorithms, and domain controller—a level of vertical integration few competitors match. Beyond the chip, CEO Li Xiang introduced a new strategic narrative: the "embodied intelligent vehicle," defined as an integration of an EV, a professional driver, an AI computer, and a life assistant. This shifts competition from features like large screens to systemic AI capabilities. A key commitment was that Li Auto's Mahe VLA autonomous driving model will match Tesla's FSD V14 by Q4 2026, with specific OTA milestones set for July, September, and December. Financially, Li Auto faces pressure with declining revenue and vehicle gross margins since Q4 2025, while maintaining high R&D investment (approx. ¥12B in 2026, 50% AI-related). Its 2026 sales target is 550,000 vehicles, up from 406,000 in 2025. The new L9 Livis garnered over 10,000 pre-orders in two weeks. The effectiveness of these strategic moves—new products, OTAs, and the novel chip architecture—will begin to show in Q3 2026 financial results, with the year-end FSD V14 benchmark being the ultimate test.

marsbit1 ч. назад

Xpeng and NIO Compete on Computing Power, Li Auto Shifts Architecture

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить ZEN

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Horizen (ZEN) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Horizen (ZEN).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Horizen (ZEN)После приобретения вами Horizen (ZEN) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Horizen (ZEN)С легкостью торгуйте Horizen (ZEN) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

564 просмотров всегоОпубликовано 2024.04.02Обновлено 2026.06.02

Как купить ZEN

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на ZEN (ZEN) представлены ниже.

活动图片